Гэри Маркус - Искусственный интеллект: перезагрузка. Как создать машинный разум, которому действительно можно доверять

Перевод В. Скворцов

Редактор А. Марченкова

Руководители проекта А. Марченкова, Ю. Семенова

Дизайн обложки А. Маркович

Корректоры Н. Витько, Е. Якимова

Верстка Б. Руссо

Copyright © 2019 by Gary Marcus and Ernest Davis

© ООО «Альпина ПРО», 2021

Все права защищены. Данная электронная книга предназначена исключительно для частного использования в личных (некоммерческих) целях. Электронная книга, ее части, фрагменты и элементы, включая текст, изображения и иное, не подлежат копированию и любому другому использованию без разрешения правообладателя. В частности, запрещено такое использование, в результате которого электронная книга, ее часть, фрагмент или элемент станут доступными ограниченному или неопределенному кругу лиц, в том числе посредством сети интернет, независимо от того, будет предоставляться доступ за плату или безвозмездно.

Копирование, воспроизведение и иное использование электронной книги, ее частей, фрагментов и элементов, выходящее за пределы частного использования в личных (некоммерческих) целях, без согласия правообладателя является незаконным и влечет уголовную, административную и гражданскую ответственность.

С самого момента своего зарождения искусственный интеллект (ИИ) очень много сулил и очень мало давал. Уже в 1950-х и 1960-х годах такие первопроходцы, как Марвин Мински, Джон Маккарти и Херб Саймон, искренне верили [1] Minsky 1967: 2 (цитируется буквально). Маккарти утверждает: «Мы полагаем, что в решении одной или целого ряда [перечисленных выше] проблем можно достичь значительного прогресса, если специально выбранная группа [квалифицированных] ученых поработает над этим в течение буквально нескольких месяцев»: см. McCarthy, Minsky, Rochester, and Shannon 1955. Херб Саймон (Simon, 1965: 96) дословно процитирован, как указано в эпиграфе к настоящей главе. , что до конца ХХ века со всеми проблемами, встающими на пути разработки ИИ, будет фактически покончено. «В течение одного поколения, – писал Марвин Мински в 1967 году в своем знаменитом послании, – проблема создания искусственного интеллекта будет по большому счету решена». Пятьдесят лет спустя эти обещания так и не исполнились, однако заявления подобного рода продолжали появляться. В 2002 году футуролог Рэй Курцвейл публично заявил, что к 2029 году ИИ «превзойдет естественный человеческий интеллект». В ноябре 2018 года Илья Суцкевер, соучредитель Open AI, крупного исследовательского института по изучению искусственного интеллекта, высказал мнение, что универсальный искусственный интеллект «уже в ближайшей перспективе следует воспринимать всерьез как возможность». Хотя теоретически допустимо, что Курцвейл и Суцкевер могут оказаться правы, весьма велики шансы, что ничего такого и не случится. Достижение нового уровня – универсального искусственного интеллекта с гибкостью человеческого мышления – для нынешнего поколения отнюдь не находится на расстоянии вытянутой руки; это долгий путь, который потребует очень серьезного прогресса в целом ряде основополагающих областей знания. Иначе говоря, это не просто «чуть более» того, чего науке удалось добиться за последние несколько лет: мы покажем, что универсальный ИИ – нечто совершенно иное.

Даже если не все так оптимистичны, как Курцвейл и Суцкевер, амбициозные обещания продолжают фигурировать везде, где задействован искусственный интеллект: от медицинских технологий до беспилотных автомобилей. Чаще всего обещанное не исполняется. Например, в 2012 году мы много слышали о том, как увидим «в ближайшем будущем автономные автомобили». В 2016 году IBM заявила, что Watson, система искусственного интеллекта, сумевшая принять участие в телевикторине Jeopardy! произведет «революцию в здравоохранении», потому что якобы «когнитивные системы Watson Health могут понимать, рассуждать, учиться и взаимодействовать», и что «с помощью последних достижений в области когнитивных вычислений мы можем достичь большего, чем мы когда-либо считали возможным». Компания IBM стремилась решить любые проблемы, начиная от фармакологии и радиологии и заканчивая диагностикой и лечением рака, используя Watson для чтения медицинской литературы и выработки рекомендаций, которые врачи-люди могли бы упустить из виду. Вторя им, Джеффри Хинтон, один из самых выдающихся исследователей искусственного интеллекта, заявил примерно в то же время: «Совершенно очевидно, что мы должны прекратить подготовку [людей-]радиологов».

В 2015 году Facebook запустил свой амбициозный и широко освещаемый проект, известный как «M», – чат-бот, который должен был удовлетворить любые потребности пользователя, от бронирования столика в ресторане до планирования очередного отпуска.

Но ничего из этого пока что не произошло. Да, автономные транспортные средства когда-нибудь могут стать безопасными и способными ездить по любым дорогам. Чат-боты, которые будут способны удовлетворить любые потребности, наверное, тоже однажды превратятся в обычное явление; что-то подобное может рано или поздно произойти и в медицине, когда появятся суперинтеллектуальные врачи-роботы. Но пока что все это остается лишь фантазией, а не свершившимся фактом.

Существующие беспилотные автомобили по-прежнему способны функционировать только в условиях автомагистралей, причем люди-водители все равно должны в них находиться и оставаться начеку, поскольку программное обеспечение этих машин слишком ненадежно для нестандартных ситуаций. В 2017 году Джон Крафчик, генеральный директор Waymo, дочерней компании Google, которая почти десять лет работает над беспилотными автомобилями, хвастался, что вскоре у Waymo появятся беспилотные автомобили… без водителей (что уже весьма забавно); впрочем, этого все равно не случилось. Год спустя, как выразился журнал Wired , бравада исчезла, а водители (в качестве резервного средства безопасности) – нет. Никто на самом деле и не думает, что автомобили без водителя готовы самостоятельно ездить в городах или хотя бы в плохую погоду по шоссе, и ранний оптимизм сменился общим признанием того, что мы находимся на расстоянии как минимум десятилетия от подобного прорыва – а возможно, для этого потребуется куда больше времени.